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搜索资源列表

  1. word2vec 源码

  2. 这是word2vec的源代码 在linux下使用 如果要在windows下使用可以下载cygwin基于谷歌被屏蔽 所以这个资源很难下载 这是我托国外导师帮忙下载的...

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2016-04-13
    • 文件大小：214kb
    • 提供者：fengguogood

  1. word2vec源码解析

  2. word2vec源码解析word2vec源码解析word2vec源码解析

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-05-03
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：kxgwan

  1. word2vec的源码

  2. word2vec的源码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-05-11
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：limyoona004

  1. word2vec JAVA源码 中文版说明教程

  2. word2vec JAVA源码 中文教程 中文教程 快速入门 值得拥有

  3. 所属分类：Java

  1. word2vec源码及文档

  2. word2vec源码及文档，word2vec的原理分析

  3. 所属分类：算法与数据结构

  1. 文本分类 人工智能 word2vec

  2. 文本分类 人工智能 word2vec 算法研究 源码研究 仅供参考

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-08-07
    • 文件大小：53kb
    • 提供者：yuhui_yuhuic

  1. word2vec源码解析.pdf

  2. word2vec 是浅层神经网络训练出来的稠密向量表示的一种方法。应用于自然语言处理过程中。word2vec. c 2014/6/99:31 f(a > MAX STRING -1)a / Truncate too long words 114 115word[a]=0;//字符串结束符 116 117 118// Returns hash value of a word 119//计算单词的hash码 120 int GetWordHash(char *word) unsigned lo

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：117kb
    • 提供者：scnuzjf

  1. word2vec.tar.gz 源码 安装文件

  2. https://code.google.com/p/word2vec/ 有时被墙。 word2vec.tar.gz 源码 安装文件

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2019-03-04
    • 文件大小：212kb
    • 提供者：weixin_44723121

  1. deeplearning-nlp-models:一个小的，可解释的代码库，其中包含在PyTorch中重新实现的一些“深度” NLP模型。可与GPU一起运行的Colab笔记本。楷模-源码

  2. deeplearning-nlp-models 一个小的，可解释的代码库，其中包含在PyTorch中重新实现的一些“深度” NLP模型。 对于那些有兴趣进入NLP的DL架构杂草的人来说，这是一个（不完整的）起点。带注释的模型与一些注释一起提供。 有链接可以在与GPU协同工作的情况下运行这些模型 :cloud_with_lightning:通过笔记本。 当前型号：word2vec，CNN，转换器，gpt。 （进行中） BERT：阅读。理解。 注意：这些是每种型号的玩具版本。 内容 楷模 这些NL

  3. 所属分类：其它

  1. Udacity-源码

  2. Udacity 单元1：Numpy 单元2：McCulloch Pitts Neuron 单元3：感知器神经元 单元4：sigmod神经元 单元5：前馈神经网络 模块6：通用类 模块7：多类分类 单元8：向量化 模块9：反向传播 模块10：优化算法 模块11：Pytorch基础知识 单元12：Pytorch深度神经网络 模块13：Pyorch DNN Cuda支持 模块14：Pyorch DNN Cuda支持：激活 模块15：Pytorch深度神经网络自动编码器 模块16：Pytorch：嵌入和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：114mb
    • 提供者：weixin_42116650

  1. Optimized-Word2Vec:该存储库包含其他功能，已扩展到2013年推出的传统Word2Vec库-源码

  2. 定制的Word2Vec 该存储库包含其他功能，已扩展到2013年推出的传统Word2Vec库 直接克隆存储库并开始使用它。下面给出了如何命名和存储文件的详细信息： ->使用3个选项制作的模型-跳过图模型，通用单词袋，负采样。 ->您可以更改以下模型参数： 视窗尺寸 向量大小 学习率 二次采样 您要训练的纪元数。 ->使用的优化程序是SGD。 ->除了reuters数据集的主要代码ipynb，整个训练语料库和测试语料库（numpy数组） （可以从此处直接下载）之外，

  3. 所属分类：其它

  1. word2vec-heise-源码

  2. word2vec-heise

  3. 所属分类：其它

  1. word2vec:word2vec-源码

  2. word2vec word2vec

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42132354

  1. 情感分析word2vec-LSTM：情感分析word2vec + LSTM-源码

  2. 情感分析word2vec-LSTM 使用PyTorch对流行电影评论数据集进行情感分析word2vec + LSTM 请注意：由于损失很大，我将更新此仓库。 数据集非常混乱。 当我有足够的时间时，我将再次更新此笔迹。 数据集：Go Kaggle 1.600.000 Twitter数据集

  3. 所属分类：其它

  1. word2vec-源码

  2. word2vec

  3. 所属分类：其它

  1. 哈里·波特·word2vec-源码

  2. word2vec

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：69mb
    • 提供者：weixin_42144086

  1. 阿拉伯语-单词-嵌入-Word2vec：阿拉伯语词嵌入Word2vec-源码

  2. 阿拉伯词嵌入Word2vec Thia阿拉伯词嵌入Word2vec和矢量长度为300，取自维基百科阿拉伯文章 启动此应用程序的步骤：- 1-从此链接下载预训练的Word2Vec模型： 2-将Views.py中的这一行更改为您的目录 型号= Word2Vec.load（'ToDo from your directory'） 3-启动Python Flask服务器。 享受阿拉伯词嵌入Word2vec ;-) 如果您想知道阿拉伯文字拼写的步骤，请参阅我的资料库 观看动作

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：612kb
    • 提供者：weixin_42116805

  1. word2vec：Google的Python接口word2vec-源码

  2. word2vec Google word2vec的Python接口。 培训是使用原始的C代码完成的，其他功能是带有numpy的纯Python。 安装 pip install word2vec 安装需要编译原始的C代码： 汇编 为了编译原始的C代码，需要一个gcc编译器。 您可以根据需要覆盖编译标志： WORD2VEC_CFLAGS='-march=corei7' pip install word2vec Windows：基于此对该支持有一些基本支持。 用法 笔记本示例： 可从命令行使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：69kb
    • 提供者：weixin_42116585

  1. word2vec.r：:triangular_ruler:Julia在R中实现word2vec-源码

  2. word2vec.r：:triangular_ruler:Julia在R中实现word2vec

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：981kb
    • 提供者：weixin_42104181

  1. 土耳其语-Word2Vec：土耳其语的预训练Word2Vec模型-源码

  2. 土耳其语预训练Word2Vec模型 （下面是土耳其语版本。/Türkçeiçinaşağıyabakın。） 本教程介绍了如何从Wikipedia转储中为土耳其语训练word2vec模型。 此代码使用库以Python 3编写。 土耳其语是一种凝集性语言，维基百科语料库中有很多词具有相同的词缀和不同的后缀。 我将写土耳其语lemmatizer来提高模型的质量。 您可以查看以了解更多详细信息。 如果您只想下载预训练的模型，则可以使用并且可以在github Wiki中的页面中查找示例。 其中一些如

  3. 所属分类：其它

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